Stages de fin d’études :
Organisme d’accueil : SPSS Maghreb (Du 12/02/07 Au 12/11/07)
Sujet : Risque de crédit & Bâle2
Description :
Méthodes d’évaluation de risque de crédit (AS, IRB Fondation, IRB Avancée)
Estimation des paramètres de pondération (PD, LGD, EAD, M, EL, UL).
Utilisation des méthodes de classifications supervisées (Réseaux neurones, régression logistique, Arbres de décision) pour la construction d’un modèle d’analyse (crédit scoring).
Organisme d’accueil : ANCFCC (Du 23/03/05 Au 30/06/05)
Sujet : Application des techniques de modélisation dans le secteur d’immatriculation foncière.
Description : établissement des prévisions, Classification des conservations, L’étude de la dépendance des recettes avec les opérations réalisées.
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FORMATIONS ACADÉMIQUES
2005-2007 : DESA Mathématique Informatique,et Applications (option Statistique et Probabilité) à FSR
2003 -2005 : Licence Appliquée de Statistique à la faculté des sciences rabat
1999-2000 : Obtention du Baccalauréat option Sciences Expérimentales.
CONNAISSANCES PROFESSIONNELLES
CONNAISSANCES STATISTIQUES
Modèle Base : Reporting et graphique, statistique descriptive, classification (nuées dynamiques, hiérarchique, Two-step), Analyses factorielle, Positionnement, Analyse discriminante, Régression linéaire)
Modèles de régression : Régression logistique multinomiale, Régression logistique binaire,régression non linéaire sans contrainte,Régression non linéaire avec contraintes,Moindre carrées pondérés,Doubles moindres carrés, Analyse probit.
Modèles Avancés : Analyse de variance, covariance (ANOVA, ANCOVA, MANOVA et MANCOVA), Effets fixes, effets aléatoires, modèle mixtes, Modèle linéaire général (GLM), Mesures répétées univariées.
Modèles de Correspondance : Analyse de correspondances, Analyse de l’homogénéité, Analyse de correspondance Multiples, Analyse des corrélations canoniques.
Modèles de Testes Exacts : test d’ajustement khi deux, Kolmogorov, Runs, Test Binomial, K-échantillons, Mesures d’association (nominales, ordinales, Kappa de cohen.)
Modèles de Séries: ARIMA, Lissage Exponentiel, Analyse Spectrale, Auto régression.
Modèles des Valeurs Manquantes : Analyse de la structure des données manquantes, Remplacement des valeurs manquantes par algorithme EM ou régression.
Modèles d’ Echantillonnages : Echantillonnage aléatoire simple, Echantillonnage stratifié, Echantillonnage en grappe, Systématique avec PPS, PPS Brewer, PPS Murthy.
Modèles d’arbres de décisions : CHAID, Exhaustive CHAID, Quest., C5.0, CRT
Modèles Analyse conjointe, Modèles Validation de données,
DATA MINING & MODELISATION STATISTIQUE
Data Mining sous Clementine : crédit scoring, Marketing direct, Enquêtes de satisfaction, Télécommunication
Segmentation et prévision : Réseaux de neurones, Arbres de décision (C5.0, CRT), Régression logistique
Typologie : Réseaux de Kohonen, nuées dynamiques, Two-step, K-means
Détection d’associations : GRI, Apriori et graphique relations, Séquence et CARMA
Réduction de données : Analyse factorielle, Analyse en composante principale
Text Mining : text mining et la veille concurrentielle.
CONNAISSANCES INFORMATIQUES ET COMPLEMENTS
Enquêtes sur le Web : SPSS Data Entry, SPSS DimensionNet, mrStudio, mrInterview, mrTables
SAS : Entreprise Miner, gestion de données, Statistique élémentaire, graphique haute résolutions, modèle linéaire, Série chronologique.
Développement : java, C/C++, LINUX., Matlab, Pascal, HTML, Oracle, langage SQL, MERISE.
Finance : Analyse financière, Gestion des investissements, Gestion de Portefeuilles, Analyse des opérations boursières. Analyse mathématique des instruments conditionnels, Evaluation par arbitrage en temps continu.
Langues pratiquées : Français, Anglais.